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数据运维管理技术随着互联网的不断发展而被越来越多的企业引入并应用，今天我们就通过案例分析来加拿大了解一下，数据运维管理的概念与问题分析。
什么是DataOps(数据运维)?
DataOps是dataoperationalization(数据操作化)的缩写，是一种协作数据管理方法，强调组织内数据管道的通信、集成和自动化。
与数据存储管理不同，DataOps并不主要关注“存储”数据。它更关注“交付”，即让所有利益相关者都可以轻松获得、访问和使用数据。它的目标是创建可预测的数据、数据模型和相关工件的交付和变更管理，以便在整个组织和消费者中更快地交付价值。
DataOps通过采用技术将数据的设计、部署、管理和交付自动化来实现这一目标，以改进其使用和提供的价值。这使所有使用数据的利益相关者都可以轻松访问数据，并加快数据分析的周期时间。
通过这样做，DataOps大大提高了组织对市场变化的响应时间，并使他们能够更快地应对挑战。
DataOps解决的挑战和问题
大数据重要的承诺——快速且可靠的数据驱动的可操作业务洞察——仍未实现，因为存在众多挑战，这些挑战可大致分为组织、技术和人员(使用数据的人)的挑战。
DataOps通过结合来自敏捷、DevOps和精益制造方法的学习和实践，帮助克服这些挑战。以下是DataOps所要应对的重要挑战：
速度
现代组织依赖(至少必须依赖)来自许多不同来源和许多不同形式的数据。清理、改进和使用数据可能是一个如此复杂和漫长的过程，以至于当终从中产生洞察力时，它们与快速发展的业务环境不再相关。
DataOps从根本上提高了从数据中获取洞察力的速度。
数据类型
有时，组织收集的数据可能是非结构化格式，这使得从中提取见解变得极其困难。此类数据源完全有可能甚至有可能为新兴业务挑战提供线索。因此，仅仅使用易于处理的结构化数据是不够的。
DataOps使组织能够识别、收集和使用来自每个可用数据源的数据。
数据孤岛
DataOps打破组织内的数据孤岛并集中所有数据。同时，它构建了弹性系统，为每个需要访问数据的利益相关者提供自助服务。这些系统随着组织内外的变化而发展，并且为“数据用户”提供了可预测的方式来查找和使用他们需要的数据。
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